- 方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特徵是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特徵。
- Hog特徵結合SVM分類器已經被廣泛應用於圖像識別中，尤其在行人檢測中獲得了極大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM進行行人檢測的方法是法國研究人員Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今雖然有很多行人檢測算法不斷提出，但基本都是以HOG+SVM的思路爲主。
- 主要思想：
在一副圖像中，局部目標的表象和形狀（appearance and shape）能夠被梯度或邊緣的方向密度分佈很好地描述。（本質：梯度的統計信息，而梯度主要存在於邊緣的地方）。 - 優點：
與其他的特徵描述方法相比，HOG有很多優點。
首先，由於HOG是在圖像的局部方格單元上操作，所以它對圖像幾何的和光學的形變都能保持很好的不變性，這兩種形變只會出現在更大的空間領域上。
其次，在粗的空域抽樣、精細的方向抽樣以及較強的局部光學歸一化等條件下，只要行人大體上能夠保持直立的姿勢，可以容許行人有一些細微的肢體動作，這些細微的動作可以被忽略而不影響檢測效果。
因此HOG特徵是特別適合於做圖像中的人體檢測的。
HOG特徵提取算法的過程：
HOG特徵提取方法就是將一個image（你要檢測的目標或者掃描窗口）：
- 灰度化（將圖像看做一個x,y,z（灰度）的三維圖像）；
- 採用Gamma校正法對輸入圖像進行顏色空間的標準化（歸一化）；目的是調節圖像的對比度，降低圖像局部的陰影和光照變化所造成的影響，同時可以抑制噪音的干擾；
- 計算圖像每個像素的梯度（包括大小和方向）；主要是爲了捕獲輪廓信息，同時進一步弱化光照的干擾。
- 將圖像劃分成小cells（例如6*6像素/cell）；
- 統計每個cell的梯度直方圖（不同梯度的個數），即可形成每個cell的descriptor；
- 將每幾個cell組成一個block（例如3*3個cell/block），一個block內所有cell的特徵descriptor串聯起來便得到該block的HOG特徵descriptor。
- 將圖像image內的所有block的HOG特徵descriptor串聯起來就可以得到該image（你要檢測的目標）的HOG特徵descriptor了。這個就是最終的可供分類使用的特徵向量了。